QVeris

QVeris 开放生态 — 常见问题

QVeris 生态包含 CLI（v0.5.0，智能体推荐）、MCP Server（v0.6.0）、Python SDK 以及社区贡献的 Skills，通过 GitHub、npm 和 ClawHub 分发。所有面向开发者的工具均以开源方式发布，供查看与复用。

QVeris 开放生态是什么？
QVeris 生态是一系列开源客户端、SDK、MCP Server、CLI 工具和社区贡献的 Skills 的集合，它们共同连接到 QVeris 能力路由网络。源代码发布在 GitHub（github.com/QVerisAI），包发布在 npm（@qverisai），Skills 发布在 ClawHub。
QVeris 提供了哪些开源工具？
QVeris 发布了 CLI（@qverisai/cli v0.5.0，零 Schema Token 智能体工具调用，工具注册表永不进入 LLM 上下文）、MCP Server（@qverisai/mcp v0.6.0，提供 discover / inspect / call 三件套加 usage_history 与 credits_ledger 审计工具，适配 Cursor 和 Claude Code）、Python SDK、REST API，以及 OpenClaw 能力运行时。所有包均以 QVerisAI 组织名发布在 GitHub 和 npm 上。
ClawHub 是什么？它和 QVeris 是什么关系？
ClawHub 是面向 AI Agent 能力的 Skill 分发平台。QVeris 将可复用的 Skills 发布到 ClawHub，Agent 可以安装它们来扩展能力集。ClawHub 与 GitHub、npm 一起构成 QVeris 开放生态的分发渠道。
如何为 QVeris 生态做贡献？
开发者可以通过向 ClawHub 发布 Skills、向 QVeris GitHub 仓库提交 PR、创建扩展 QVeris 功能的 npm 包，或构建新的能力供应商接入路由网络等方式参与贡献。
OpenClaw 是什么？它和 QVeris 是什么关系？
OpenClaw 是一个开源的能力运行时，QVeris 持续向其上游贡献代码。OpenClaw 负责执行单个能力，而 QVeris 在其上提供托管式路由网络层——包括发现、质量信号、供应商选择和计费。
生态系统

共同构建，
默认开源。

QVeris 与智能体和开发者已使用的工具无缝集成。开源 CLI、强类型 SDK、MCP 服务器，以及持续壮大的技能开发者社区。

QVeris 产品

由 QVeris AI 构建和维护

三个面向不同场景的官方项目 — 面向智能体的高效 CLI、开箱即用的 AI 助理和多智能体工作流引擎。均已内置 QVeris 原生集成。

QVeris AI 官方

QVeris CLI

面向智能体和开发者的零 Token 工具调用

在终端中发现、检查和调用 10,000+ 项真实已验证的能力。以子进程方式运行 — 零 Schema Token，工具注册表永不进入 LLM 上下文。交互式 REPL 供开发者探索，--json 结构化输出供智能体自动化，qveris doctor 自检，qveris usage / qveris ledger 计费审计。零外部依赖。

  • ▸相比 MCP 零 Schema Token — 运行在 LLM 上下文之外，工具注册表不进入提示
  • ▸交互式 REPL，彩色输出、动画指示器和代码生成（curl / Python / JS）
  • ▸智能体友好：--json 输出、--dry-run 验证、stdin 管道、结构化退出码
  • ▸一行安装 + 交互登录：curl -fsSL https://qveris.cn/cli/install | bash；之后 qveris login（按 Key 前缀自动选择 API 入口）
  • ▸会话索引快捷方式（30 分钟 TTL）+ qveris usage / qveris ledger 审计 charge_outcome
最适合： 具有 Shell 访问权限的智能体（Claude Code、OpenClaw、Hermes Agent、终端）需要零 Schema Token 的工具调用，以及希望终端优先发现 API 并内置计费审计的开发者。
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QVeris AI 官方

QVerisBot

内置 QVeris 工具箱的生产级 AI 助理

基于 OpenClaw 构建的生产级 AI 助理。QVerisBot 内置 QVeris 工具集成 — qveris_discover、qveris_inspect、qveris_call — 支持会话级工具管理、增强引导、跨会话记忆，以及覆盖 WhatsApp、Telegram、Slack、Discord、飞书等 20+ 平台的多渠道收件箱。

  • ▸原生 qveris_discover / qveris_inspect / qveris_call — 零 ID 管理，会话级路由
  • ▸多渠道支持：WhatsApp、Telegram、Slack、Discord、飞书、iMessage、Teams 等
  • ▸增强长期记忆：跨会话上下文摘要 + 自动归档重要对话
  • ▸一键安装：npm i -g @qverisai/qverisbot && qverisbot onboard
  • ▸自动选择适合当前站点的 API 入口
最适合： 需要开箱即用的个人 AI 助理，内置 500+ 数据提供商和 10,000+ 已验证能力接入，覆盖所有消息渠道的用户。
在 GitHub 上查看 →
QVeris AI 官方

QVerisFlow

基于 LangGraph + QVeris 的多智能体工作流引擎

基于 LangGraph 的多智能体框架，用于构建、可视化和执行复杂 AI 工作流。通过自然语言对话或可视化画布编辑器创建工作流。Meta Agent 自动分析任务并生成最优智能体定义，以 QVeris 作为统一数据和工具层。

  • ▸对话式工作流构建 — 用自然语言描述需求，获得可运行的工作流
  • ▸可视化画布编辑器（React + ReactFlow），支持拖拽、实时状态和执行监控
  • ▸Meta Agent 从任务描述自动生成智能体定义和编排
  • ▸多模型支持：Qwen、DeepSeek、GPT、GLM、Kimi 等
  • ▸三层验证：规则校验 + LLM 评估 + 复合检查
最适合： 构建复杂多智能体流水线的开发者 — 金融分析、研究自动化、数据处理 — 多个专业智能体通过结构化工作流协作。
在 GitHub 上查看 →
智能体客户端

智能体客户端

Plugin + Skill

OpenClaw

开源 AI 智能体客户端。通过官方插件（推荐）或技能集成 QVeris — 一条命令安装，然后配置 API 密钥。

GitHub →完整安装指南 →
Recommended

Plugin — via npm

Runtime-level tool registration. Tools stay available regardless of context length — no prompt competition, no forgetting.

1. Install
openclaw plugins install @qverisai/qveris
Copy prompt (log in to include your key) ↓
Install QVeris plugin: openclaw plugins install @qverisai/qveris, then configure plugins.allow: ["qveris"], plugins.entries.qveris: { enabled: true, config: { apiKey: "YOUR_KEY" } }, and tools.alsoAllow: ["qveris"] in openclaw.json
View on npm →
Lightweight alternative

Skill — via ClawHub

Instruction-only, zero dependencies. Good for quick trials or restricted environments where npm is unavailable.

1. Install
openclaw skills install qveris-official
Copy prompt (log in to include your key) ↓
Install QVeris skill: openclaw skills install qveris-official, then add "qveris-official": { "enabled": true, "apiKey": "YOUR_KEY" } to skills.entries in ~/.openclaw/openclaw.json
View on ClawHub →
MCP 兼容

Cursor

AI 驱动的代码编辑器。通过 MCP 配置添加 QVeris，让 Cursor 智能体接入 10,000+ 项真实已验证的能力。

了解更多 →
CLI / MCP

Claude Code

Anthropic 的智能编码工具。推荐使用 QVeris CLI，或安装 MCP 服务器为 Claude 扩展真实世界的数据和工具能力。

了解更多 →
CLI / MCP

OpenCode

开源终端编码智能体。将 QVeris MCP 添加到 opencode.json，或使用 CLI 实现低 Token 工具调用。

了解更多 →
SDK 和工具包

SDK 和工具包

PyPI

Python SDK

pip install qveris。完整类型化 API，支持异步、重试和流式传输。Python 智能体集成 QVeris 的标准方式。

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npm

npm 包

@qverisai/* 系列包，适用于 JavaScript/TypeScript 环境。支持 Node.js、Deno 和边缘运行时。

了解更多 →
MCP

@qverisai/mcp

v0.6.0 — MCP 服务器，提供 discover、inspect、call 三件套，外加 usage_history 和 credits_ledger 两个审计工具。面向 Cursor、Claude Desktop 等 MCP 兼容智能体。一条 npx 命令，零配置；按 API Key 前缀自动选择 API 入口。

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社区与资源

社区与资源

社区

ClawHub 技能

社区维护的 OpenClaw 和 Claude 技能包。浏览、安装和分享使用 QVeris 能力的智能体技能。

了解更多 →
开源

GitHub 组织

所有 QVeris 开源仓库：CLI、MCP 服务器、Python SDK、示例智能体、技能和贡献指南。

了解更多 →
文档

REST API 参考

完整的发现、检查和调用接口文档，包含请求/响应示例、认证指南和错误码。

了解更多 →

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